import backtrader as bt

class HedgingStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('long_stock', 'STOCK1'),  # 长仓股票代码
        ('short_stock', 'STOCK2'),  # 短仓股票代码
        ('hedge_ratio', 1.0),  # 对冲比率，可以根据历史数据计算得到最优比例
    )

    def __init__(self):
        self.long_data = self.getdatabyname(self.params.long_stock)
        self.short_data = self.getdatabyname(self.params.short_stock)
        self.long_size = 0
        self.short_size = 0

    def next(self):
        # 简单示例：当长仓股票价格上涨时，增加空头仓位；反之亦然
        # 实际策略应更复杂，可能涉及统计套利、市场中性等策略
        if self.long_data.close[0] > self.long_data.close[-1]:  # 简化处理，实际应考虑更多因素
            if self.cash >= self.short_data.close[0]:
                self.short_size += 1
                self.sell(data=self.short_data, size=self.short_size)
        elif self.long_data.close[0] < self.long_data.close[-1]:
            if self.long_size > 0:
                self.long_size -= 1
                self.buy(data=self.long_data, size=self.long_size)

    def log(self, txt, dt=None):
        ''' Logging function for this strategy'''
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    def notify_order(self, order):
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return  # 订单状态未最终确定，等待

        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.log(f"BUY EXECUTED --- Price: {order.executed.price}, Cost: {order.executed.value}, Commission: {order.executed.comm}")
            else:  # Sell
                self.log(f"SELL EXECUTED --- Price: {order.executed.price}, Size: {order.executed.size}, Commission: {order.executed.comm}")

        elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
            self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')

        self.order = None

# 回测设置示例
if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()

    # 假设已经通过某种方式（如AkShare）获取并处理了数据，这里直接创建数据对象
    data_long = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname=self.params.long_stock, fromdate=datetime(2020, 1, 1), todate=datetime(2021, 12, 31))
    data_short = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname=self.params.short_stock, fromdate=datetime(2020, 1, 1), todate=datetime(2021, 12, 31))

    cerebro.adddata(data_long, name=self.params.long_stock)
    cerebro.adddata(data_short, name=self.params.short_stock)

    cerebro.addstrategy(HedgingStrategy)

    cerebro.broker.setcash(100000.0)
    cerebro.broker.set_coc(True)  # 现金交易模式

    print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
    cerebro.run()
    print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
    
    #对冲策略通常涉及同时持有两个或多个高度相关的资产，其中一个为多头，另一个为空头，目的是抵消市场波动带来的部分风险。以下是一个简化的对冲策略示例，使用Backtrader框架，假设我们对冲的是两个股票（或者可以是任何可交易的金融工具）。这个例子不会直接使用AkShare获取数据，但你可以参照之前AkShare数据获取的示例，将数据整合进Backtrader的数据馈送中。
    #请注意，这只是一个非常基础的对冲策略示例，实际应用中对冲比率的确定、市场中性策略的设计、风险管理等都会更加复杂，需要深入的市场分析和策略优化。此外，本示例未直接使用AkShare数据，你需要根据实际情况调整数据获取和处理流程。
    